第一章 [数据结构与算法] 邂逅数组与队列 第二章 [数据结构与算法] 邂逅链表 第三章 [数据结构与算法] 邂逅栈 第四章 [数据结构与算法] 排序算法 第五章 [数据结构与算法] 排序算法之冒泡排序与快速排序(快排) 第六章 [数据结构与算法] 排序算法之选择排序和堆排序 第七章 [数据结构与算法] 排序算法之直接插入排序与希尔排序 第八章 [数据结构与算法] 排序算法之归并排序与基数排序 第九章 [数据结构与算法] 查找算法 第十章 [数据结构与算法] 树结构之二叉树 第十一章 [数据结构与算法] 树结构之二叉排序树、平衡二叉树、多路查找树 第十二章 [数据结构与算法]赫夫曼树与赫夫曼编码 第十三章 [数据结构与算法] 图结构 第十四章 [数据结构与算法] 盘点工作中常用的算法 第十五章 [数据结构与算法] 输入当前是一周的第几天, 返回今天直到三天后分别都是星期几
线上有个定时任务,这个任务需要查询一个表几天范围内的一些数据做一些处理,每隔十分钟执行一次,直至成功。
告警升级可以对告警结果按自定义的时间段进行进行消息发送,并执行命令,形成一个梯度的告警处理。
需要分析的数据量很大,但是实际上分析出的结果却很少,分析数十万个库存数据,可能输出的就不到十条,甚至没有。
在之前写VR360时有一个统计页面(https://vr.beifengtz.com/p/statistics.html),在此页面的数据统计时用到了很多mysql中日期函数和时间统计sql语句,当时也是参考了一些资料才写出来的。在平时开发中,涉及到统计数据、报表甚至大数据计算时一定会使用这些日期函数,其他关系数据库也是类似的,我是以mysql为例,比较简单还免费嘛。话不多说,下面直接列出常用的时间统计sql语句,记录下来方便以后学习巩固。
Nagios是一款开源的免费网络监视工具,能有效监控Windows、Linux和Unix的主机状态,交换机路由器等网络设置,打印机等。在系统或服务状态异常时发出邮件或短信报警第一时间通知网站运维人员,在状态恢复后发出正常的邮件或短信通知。 Nagios和cacti有什么区别呢?简单的来说cacti主要监控流量,服务器状态页面展示;nagios主要监控服务,邮件及短信报警灯,当然也有简单的流量监控界面,二者综合使用效果更好。(附Nagios工作简单逻辑图) Nagios监控客户端需要借助插件及NRPE软件来实
GET_FORMAT函数中date_type和format_type参数取值如下:
最近几天在写一些自动执行的程序,按照古老的做法就是做成exe可执行文件,并且在任务执行完自动退出。然后用Windows的Task Scheduler按照要求设置执行时间和执行频率,可以做到近乎所有能想到的执行Job。
最近项目需要统计一段日期范围内,根据每分钟、几分钟、每天分别统计汇总某些事件/指标的发生总次数,平均发生次数,因此总结了Mysql中与时间处理、统计相关的资料。
oracle性能分析入门学习中,遇到oracle数据库的性能问题,一般首要的步骤就是导出AWR的分析报告,awr报告是oracle自带的监控报告,会自带很多监控数据,那么本篇博客就是介绍如何导出awr报告
常见的数据清洗,预处理,数据分类,数据筛选,分类汇总,以及数据透视等操作,用SQL一样可以实现(除了可视化,需要放到Excel里呈现)。SQL不仅可以从数据库中读取数据,还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果,从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。
如何在不循环的情况下,把列表数据的时间修改为咱们习惯的“几秒前,几天前”格式,而不是UTC模式
周一到周五每天上午09:15-11:30 每隔5秒获取一次数据,下午13:00-15:00每隔10秒获得一次数据,其它时间段不获取数据。
1)重启策略,都有重试次数和重试之间等待时间的规定,不同点在于,分别限定了最大的失败次数和规定时间内失败次数。具体根据场景设置
mpstat显示各个可用CPU的状态,主要用于多CPU环境下,它显示各个可用CPU的状态系你想。这些信息存放在/proc/stat文件中。在多CPUs系统里,其不但能查看所有CPU的平均状况信息,而且能够查看特定CPU的信息。
1月29日,中国疾控中心(CDC)在《新英格兰医学杂志》发了一篇名为《新型冠状病毒感染的肺炎在中国武汉的初期传播动力学》的论文。
工作11年,从事数据库工作7年,主要在金融行业。主要是做oracle,mysql。现在在农行软开中心主要做数据库应用方面的研究。
转载自https://blog.csdn.net/yin767833376/article/details/80537695
前几天在外边连接家里的设备总是提示离线,最奇怪的是离线时间段集中在某一个时间范围内,一度怀疑是网络不稳定造成的。
master-slave(n) 读库集群负载均衡器(简单轮询)+时间间隔错峰。 github 地址:https://github.com/Plen-wang/read-loadbalance
接下来的这个专题为将Linux/unix的CPU内存信息保存起来然后进行分析最后展现在网页中
Netty 框架是以性能著称的框架,因此在它的框架中使用了大量提升性能的机制,例如 Netty 用于实现延迟队列的时间轮调度算法就是一个典型的例子。使用时间轮调度算法可以实现海量任务新增和取消任务的时间度为 O(1),那么什么是时间轮调度算法呢?接下来我们一起来看。
在电商等消费场景下,复购率是最耳熟能详的指标之一了。上到平台、下到品牌、店铺,各种复盘分析一定绕不开复购率,今天我们就从实战的角度聊聊复购率。
固定时间段监控/proc/vmstat 以下字段 和前一个时间段相减,再除以时间间隔 得到io。
公司一套11g的RAC undo表空间使用率在99%,一直不会下降,由于我们用的是自动UNDO空间管理,可能的原因可能就是由于会话一直在利用UNDO里面的内容
influxdb的单机版是开源的,而集群版是商业版,influxdb被设计运行在SSD上,如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质,会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api,同时也支持https,为了保证安全性,非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
Zabbix trigger是zabbix 进行告警通知的设定条件 ,当监控获取的值触发了设定的条件时,会按照触发器的设定,执行相应的action 操作 。在zabbix中为了比较方便的设定各种条件,zabbix为我们设计了相应的函数和操作符 。
$sql="SELECT video_id,count(id)as n FROM rec_down WHERE UNIX_TIMESTAMP(NOW())-UNIX_TIMESTAMP(add_time)<=86400 group by video_id
几天前,DeepMind开发的AlphaStar以10-1的战绩打败星际2职业高手,引发了极大的关注。
在详解FreeRTOS:嵌入式软件系统架构(理论篇—1)文章中,讲解到轮询系统架构、前后台系统架构和多任务系统架构的特点和区别。从本篇文章开始讲一讲嵌入式多任务系统架构的理论知识。
项目简介 DateTools 用于提高Objective-C中日期和时间相关操作的效率.灵感来源于 DateTime和Time Period Library. 最新示例: 点击下载 工程简议: 支持国
严格来说,nginx自带是没有针对负载均衡后端节点的健康检查的,但是可以通过默认自带的ngx_http_proxy_module模块和ngx_http_upstream_module模块中的相关指令来完成当后端节点出现故障时,自动切换到健康节点来提供访问。下面列出这两个模块中相关的指令:
vmstat是Virtual Meomory Statistics(虚拟内存统计)的缩写, 是实时系统监控工具。该命令通过使用knlist子程序和/dev/kmen伪设备驱动器访问这些数据,输出信息直接打印在屏幕。vmstat反馈的与CPU相关的信息包括:
疫情之下,提倡出门佩戴口罩,少去人群聚集的地方。然而目前口罩供不应求,多地选择定点口罩限购,而限购往往会出现排队而形成人群聚集的情况。本小程序实现在线预约物资,通过分点、分时以实现人群的分流,避免出现人群聚集的情况。平台不涉及任何的资金流动,物资付费需线下进行。
的表达式,只能对其进行离散采样,然后使用离散积分逼近真实的连续积分。通常近似的思路为:认为
摘要:UAV.Monitor提供了对全维监控指标的预警功能,各类型的监控指标均可配置预警策略,当预警策略被触发后,可通过邮件、HTTP调用等方式进行通知报警,并会根据预警时间频率等对报警动作进行压制。
SELECT FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(NOW()));
这是一个实际业务需求中的问题。某一直播业务表中记录了如下格式的用户进出直播间日志数据:
在进行金融数据的分析以及量化研究时,总是避免不了和时间序列的数据打交道,常见的时间序列的数据有比方说一天内随着时间变化的温度序列,又或者是交易时间内不断波动的股票价格序列,今天小编就为大家来介绍一下如何用“Pandas”模块来处理时间序列的数据
某业务CDB实例,每天在特地时间段内( 00:07:00 - 00:08:00左右)机器对应IO监控出现写入尖刺,且主从实例都有类似现象,从机器监控可以看到,问题确实存在。
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提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 一、问题描述 某业务CDB实例,每天在特地时间段内( 00:07:00 - 00:08:00左右)机器对应IO监控出现写入尖刺,且主从实例都有类似现象,从机器监控可以看到,问题确实存在。 不仅master,进行同步的slave上有相同的现象,业务方希望找到导致该IO尖刺问题稳定出现的原因。 二、问题分析 首先确定问题来源,上图所示监控为机器级别,机器IO写入负载是否来源于mysqld进程?如果来源于mysqld进程,是来自于mysqld进程的哪一部分
作为小白,每次碰到问题,都是在积累经验。执行SQL出现hang,说明应该有会话处于等待状态,可以通过show processlist看下当前的一些会话信息。
只要你放下手中的工作,停下来喘口气,发散模式就会乘虚而入,上蹿下跳,高屋建瓴的搜寻解决方案。当放松过后的你重新回到工作中时,就会收到一份迎面跳出的解决方案作为惊喜。就算问题的答案仍然犹抱琵琶,你对问题本身的理解也会更加深入。
这两个方法都可以用来在固定的时间段后去执行一段javascirpt代码,不过两者各有各的应用场景。
Go by Example 中文版: 时间 Go 为时间(time)和时间段(duration)提供了大量的支持;这里有一些例子。 Go示例代码如下:
相信多线程各位大佬都用过,不管是在单核cpu还是多核cpu上都可以执行,但是多线程是同时执行多个线程的吗?
https://github.com/ZengLingYong/Blog/issues/21
在机器学习建模问题中,合适特征的构造对于模型的性能至关重要,看到很多同学介绍特征工程,包括特征的预处理和特征筛选等。
原文名:《Method for Estimating the Number of Concurrent Users》 2004年
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